Self‐shading affects allometric scaling in trees
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. West et al. [ Science , 284 (1999) 1677] derived an optimal body‐size scaling exponent under the assumption that resources are evenly distributed among exchange surfaces, leading to the well‐known ¾ scaling rule. In trees, this implies a volume‐filling branching network (a fractal dimension of 3 for foliage). However, there is evidence that the fractal dimension is less than 3 in trees. 2. Here, we include self‐shading in the derivation of optimal fractal dimensions. With self‐shading, resources are not evenly distributed among leaves because light enters the crown at the surface and is gradually attenuated within the crown. We find that the optimal fractal dimension can take values between 2 and 3, depending on light interception properties and crown size. 3. For a large data set on foliage and woody biomass in gymnosperm trees, we confirm that the fractal dimension of foliage is less than 3, and that it shows a weak dependence on crown size. However, foliage biomass scaled with crown woody biomass with an exponent of 0·78, very close to the theoretical expectation of ¾ scaling. This can be explained by a deviation from the theoretical prediction in the scaling of crown woody biomass and crown length. 4. Overall, these results confirm a deviation from volume filling in gymnosperm trees, and we provide an explanation for this deviation in terms of optimal metabolic scaling. Because ¾ scaling of foliage biomass is still approximately valid, this implies that metabolic scaling exponents may not be as tightly linked to the fractal dimension of foliage as previously assumed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».